如何去除Keras指标名称的_N？

Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。在Keras中，指标（metrics）是用来衡量模型性能的函数，通常用于评估模型在训练和测试过程中的准确度、精确度等指标。

默认情况下，Keras指标的名称会在末尾添加一个"_N"，其中N表示指标的计算结果是基于多少个样本进行的。例如，"accuracy_1"表示计算准确度指标时使用了1个样本。

如果你想去除Keras指标名称的"_N"后缀，可以通过自定义指标的方式来实现。以下是一种常见的方法：

1. 首先，导入所需的Keras模块：

from keras import backend as K
from keras.metrics import <desired_metric>

1. 定义一个自定义指标函数，该函数接受真实标签和预测标签作为输入，并返回计算结果：

def custom_metric(y_true, y_pred):
    # 自定义指标的计算逻辑
    # ...
    return result

1. 使用Keras的mean函数来计算指标的平均值（如果需要）：

def custom_metric(y_true, y_pred):
    # 自定义指标的计算逻辑
    # ...
    return K.mean(result)

1. 将自定义指标函数作为参数传递给模型的compile方法：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=[custom_metric])

这样，你就可以在训练和评估模型时使用自定义指标函数，并且不会出现带有"_N"后缀的指标名称。

需要注意的是，自定义指标函数的计算逻辑应根据具体的任务和需求进行设计。你可以根据模型的性能指标要求，自定义计算准确度、精确度、召回率等指标。

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